importpandasaspd importseabornassns importstatistics#Load dataset: df = pd.read_csv('insurance.csv') df 我们对变量『年龄』、『体重指数』和『费用』进行异常值检测分析。 第一种方法是使用箱线图 / Box-Plots 来绘制数据分布: # age, bmi 和 expenses的箱线图绘图 sns.boxplot(y="age", data=df) ...
df["agent"].fillna(0, inplace =True) df["company"].fillna(0, inplace =True) # 使用众数填充"country"字段缺失值 df["country"].fillna(df["country"].mode()[0], inplace =True) # 删除包含"children"缺失值的数据记录 df.dropna(subset = ["children"], axis =0, inplace =True) 💦 ...
patch_artist=None, meanline=None,showmeans=None,showcaps=None, showbox=None, showfliers=Nnotallow=None, labels=None.flierprops=None.medianprops=None, meanprops=None. capprops=None, whiskerprops=None) 其中: ×∶指定要绘制箱线图的数据; notch :是否是凹口的形式展现箱线图,默认非凹口; sym :指...
第一种方法是使用箱线图 / Box-Plots 来绘制数据分布: AI检测代码解析 # age, bmi 和 expenses的箱线图绘图sns.boxplot(y="age",data=df)sns.boxplot(y="bmi",data=df)sns.boxplot(y="expenses",data=df) 1. 2. 3. 4. 通过查看箱线图,我们可以看到变量 age 没有异常值,变量 bmi 在上限中有...
其他常用的分析工具还包括箱线图(Box-plot,又称为盒须图、盒式图或箱形图),它可以清晰呈现数据分布的统计特性,包括一组数据的最大值、最小值、中位数及上下四分位数。 下面以销售数据为例,讲解使用Seaborn中的boxplot()函数对销售数据进行分析的过程。
importnumpyasnpimportpandasaspdfromtqdm.notebookimporttqdm,trangeimportseabornassbimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlib inlinefromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.linear_modelimportLassofromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportr2_score,mean_squared_errorfromsk...